Este estudio ofrece un examen exhaustivo de la producción científica relacionada con la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación utilizando métodos de investigación cualitativa, que es una intersección emergente que refleja el creciente interés en comprender las implicaciones pedagógicas, éticas y metodológicas de la IA en contextos educativos. Basado en un marco teórico que enfatiza el potencial de la IA para apoyar el aprendizaje personalizado, aumentar el diseño instruccional y facilitar la toma de decisiones basada en datos, este estudio realiza una Revisión Sistemática de la Literatura y un análisis bibliométrico de 630 publicaciones indexadas en Scopus entre 2014 y 2024. Los resultados muestran un aumento significativo en la producción académica, particularmente desde 2020, con contribuciones notables de autores e instituciones en Estados Unidos, China y el Reino Unido. Se encuentra investigación de alto impacto en revistas de primer nivel, y los temas dominantes incluyen educación en salud, educación superior y el uso de la IA para retroalimentación y evaluación. Los hallazgos también destacan el papel de las entrevistas semiestructuradas, el análisis temático y los enfoques interdisciplinarios en la captura de los impactos matizados de la integración de la IA. El estudio concluye que los métodos cualitativos siguen siendo esenciales para evaluar críticamente el papel de la IA en la educación, reforzando la necesidad de aplicaciones de tecnologías de IA éticamente sólidas, centradas en el ser humano y sensibles al contexto en diversos entornos de aprendizaje.